論文の概要: Improving Gradient Flow with Unrolled Highway Expectation Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04926v1
• Date: Wed, 9 Dec 2020 09:11:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 02:07:56.058330
• Title: Improving Gradient Flow with Unrolled Highway Expectation Maximization
• Title（参考訳）: unrolled highway expectation maximizationによる勾配流の改善
• Authors: Chonghyuk Song, Eunseok Kim, Inwook Shim
• Abstract要約: 本稿では,一般化EM (GEM) アルゴリズムの非順序反復からなるハイウェイ予測最大化ネットワーク (HEMNet) を提案する。 HEMNetは、スケールしたスキップ接続、あるいはハイウェイを、非ロールアーキテクチャの深さに沿って備えており、バックプロパゲーション時の勾配フローが改善されている。 複数のセマンティクスセグメンテーションベンチマークにおいて有意な改善を達成し,hemnetが勾配減衰を効果的に緩和することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9539495585692008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrating model-based machine learning methods into deep neural architectures allows one to leverage both the expressive power of deep neural nets and the ability of model-based methods to incorporate domain-specific knowledge. In particular, many works have employed the expectation maximization (EM) algorithm in the form of an unrolled layer-wise structure that is jointly trained with a backbone neural network. However, it is difficult to discriminatively train the backbone network by backpropagating through the EM iterations as they are prone to the vanishing gradient problem. To address this issue, we propose Highway Expectation Maximization Networks (HEMNet), which is comprised of unrolled iterations of the generalized EM (GEM) algorithm based on the Newton-Rahpson method. HEMNet features scaled skip connections, or highways, along the depths of the unrolled architecture, resulting in improved gradient flow during backpropagation while incurring negligible additional computation and memory costs compared to standard unrolled EM. Furthermore, HEMNet preserves the underlying EM procedure, thereby fully retaining the convergence properties of the original EM algorithm. We achieve significant improvement in performance on several semantic segmentation benchmarks and empirically show that HEMNet effectively alleviates gradient decay.
• Abstract（参考訳）: モデルベースの機械学習手法をディープニューラルネットワークアーキテクチャに統合することで、ディープニューラルネットワークの表現力と、モデルベースの方法がドメイン固有の知識を組み込む能力の両方を活用できる。 特に、多くの研究は期待最大化(EM)アルゴリズムを、バックボーンニューラルネットワークと共同でトレーニングされた、無転層構造として採用している。 しかし、消失する勾配問題に起因したEM繰り返しをバックプロパゲートすることで、バックボーンネットワークを識別的に訓練することは困難である。 この問題に対処するために,Newton-Rahpson法に基づく一般化EM(GEM)アルゴリズムのアンロールイテレーションからなるハイウェイ予測最大化ネットワーク(HEMNet)を提案する。 HEMNetは、非ロールアーキテクチャの深さに沿って、スケールされたスキップ接続またはハイウェイを特徴としているため、バックプロパゲーション時の勾配フローが改善され、標準の非ロールEMと比較して、無視できる計算量とメモリコストが増大する。 さらに、HEMNetは基礎となるEMプロシージャを保持し、元のEMアルゴリズムの収束特性を完全に保持する。 複数のセマンティクスセグメンテーションベンチマークで性能が大幅に向上し,ヘムネットが勾配減衰を効果的に緩和することを示す。

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